Trystan ist ein Nachwuchswissenschaftler, dessen Arbeit eine Brücke zwischen Kognitionstheorie und fortgeschrittener mathematischer Modellierung schlägt, um latente Lernprozesse sichtbar und nutzbar zu machen. Derzeit ist er als KI-Forscher und leitender Datenwissenschaftler bei Edulwise tätig und war zuvor als Forschungsdatenwissenschaftler an der Universität Freiburg beschäftigt. Der Schwerpunkt seiner Forschung liegt auf interpretierbaren Diagnosearchitekturen. Durch die Analyse realer Interaktionen im Unterricht wandelt er fein abgestuftes Lernverhalten in transparente, überprüfbare Signale für adaptives Scaffolding um. 

Dieses formale Systemdenken ist die Grundlage für seine Entwicklung einer erklärbaren KI, bei der Lehrkräfte in den Prozess eingebunden sind – ein Ansatz, der die Bildungstechnologie von undurchsichtiger Automatisierung hin zu einer gerechten, prozessorientierten Unterstützung verlagert, die Pädagogen stärkt. 

Er wurde eingeladen, seine Forschungsergebnisse in ganz Europa und Asien vorzustellen, und erhielt kürzlich den 1. Preis des ASEM LLL Global Award (2025–2026) für die beste KI im Bildungsbereich.